I 2024 må organisasjoner omfavne en god datastrategi, en pålitelig prøvestein skapt av en organisasjon for forretningsfolk i deres datarelaterte bestrebelser og støtte utviklingen av den. Ledere møter økende press for å raskt tilpasse seg en dynamisk markedsplass og demonstrere konkrete konsekvenser av dataplanleggingen deres. Spesielt forretningsinteressenter ønsker å se verdien av deres kunstig intelligens (AI)-initiativer.

I mellomtiden står ledere overfor en grunnleggende frakobling på datamodenhet, hvor 94% tror selskapet deres enten er på nivå med industristandarden eller best i klassen. Imidlertid forteller empiriske bevis en annen historie. 

Oppløsningen for hver datahendelse steg innen 15 timer mellom 2022 og 2023. Dessuten understreker 92 % av tekniske ledere at pålitelige data trengs mer enn noen gang, noe som understreker det presserende kravet om bedre Datakvalitet.

Å oppnå tilstrekkelig datakvalitet krever ny tenkning om datastrategier. JPMorgan Chase har proaktivt omfavnet denne tilnærmingen til land $ 1.5 milliarder i forretningsverdi fra AI og maskinlæringsprogrammer (ML). Dessuten hopper også andre virksomheter videre med vellykkede resultater, delvis takket være en god datastrategi.

Bedrifter må endre databehandlingen betydelig for å forbli konkurransedyktig, noe som krever oppdaterte strategier for veiledning. Heldigvis lover 2024 Data Strategy-trender at nøye strategiiserte datainnsamling, Metadata Management, veiledning rundt dataroller og -ansvar, taktisk justering og en adaptiv tankegang vil gi bedrifter fordelene med AI og analyser.

Strategisering av datainnsamling

Lagring og administrasjon av mange forretningsdata som en enkeltselskapsoperasjon medfører økte kostnader og risikoer, inkludert ekstra skybruk, sikkerhetssårbarheter og samsvar med stadig voksende dato og AI forskrifter. Derfor vil seniorledere strategisk bestemme hvor mye data de ønsker å administrere, hva de skal outsource og hvorfor. 

Ledere vil velge hvor mye de skal prioritere forretningsoptimalisering å forbedre effektiviteten og øke inntektene sammenlignet med forretningstransformasjon, utvikle data som et salgbart produkt. En høyere prioritet på forretningsoptimalisering betyr å utforske Data as a Service (DaaS) for å få tilgang til fordelene med big data uten den dyre overheaden med å bygge en omfattende datainnsamling for å støtte AI-prosjekter. 

Allerede, nesten 40% av IT-fagfolk bruker en as-a-service-plattform for å lagre og sikkerhetskopiere dataene sine. Denne cloud computing-trenden forventes å fortsette med implementering av datastrategi, som vertikale skyplattformer tilby bransjespesifikke løsninger. Disse forretningsmulighetene vil sannsynligvis utvides til å inkludere DaaS, og potensielt forbedre og forsterke eksisterende datasett.

Å avklare hvilke data som skal samles inn og administreres, vil vise seg å være avgjørende for seniorledere for å bedre allokere ressurser rundt datakvalitet i stedet for datakvantitet. Denne tilnærmingen sikrer at når organisasjoner samler inn data gjennom undersøkelser eller andre kilder, har de optimert sine forretningsprosesser eller har et bedre dataprodukt å selge gjennom sin forretningstransformasjon.

Vær oppmerksom på metadatabehandling 

Når forretningsfolk tenker på en datastrategi i 2024, må de vurdere hvordan de skal administrere metadata, taggingen som gir kontekst rundt datasettene deres, og tilleggsinformasjon. Metadata kan ikke lenger overses når du utfører en datastrategi.

Fra og med 2022, nesten 50% av forhandlere og grossister brukte lokasjonsdata, som gir verdifull kontekst om kunder og deres nærhet til fysiske butikker. LLCBuddy viser det i det minste 83% av markedsførere hevder at nærhet tillater dem å gjennomføre mer effektive kampanjer og at stedsbasert markedsføring forventes å øke med 14 %.

I sin forskning fant Gartner det 65% av vedtakene som ble gjennomført hadde mer kompleksitet enn for to år siden. Så nøyaktig og kontinuerlig kontekst gjennom metadata vil være avgjørende i 2024 for organisasjoner å omformulere det som er essensielt for virksomheten. 

AI kan bidra til å oppnå disse kravene ved å oppdage mønstre og komme med raskere anbefalinger. Men selv AI trenger datakvalitet, som inkluderer nøyaktige og relevante metadata for å levere anbefalinger. Forvent derfor at datastrategier inneholder veiledning om metadatabehandling.

Veiledende dataroller og ansvar

Seniorledere må avklare roller og ansvar nødvendig for å støtte datastrategien i 2024, inkludert direktivene for datainnsamling og metadatahåndtering. Som organisasjoner står overfor ressursbegrensninger, ledere må gjøre smarte investeringer i operasjonell effektivitet, prioritering av automatiserte dataprosesser og outsourcing av datafunksjoner. Forvent diskusjoner om forretningslogistikk sammenvevd med strategisamtaler, med vekt på målt fremgang mot mål.

I 2024 vil selskaper strebe etter å levere forretningsverdi fra sine datainvesteringer. Som et skritt i denne retningen har 48.1 % av organisasjonene gjort bedriftens datastrategi til et primærmandat for chief data officer (CDO) eller chief data analytics officer (CDAO). Selv om denne belastningen er en positiv start, vil implementering av en så verdifull datastrategi på tvers av organisasjonen effektivt kreve at en leder har sterke kommunikasjons- og sosiale ferdigheter.

Ledere må se på veiledningen om datastrategien på nytt Datastyring programmering og aktiviteter for å få effektive organisasjonsomfattende svar og opprettholde troverdighet i håndtering av operasjonelle utfordringer. Denne støtten må være fleksibel, skalerbar og svært lydhør overfor markedsvolatilitet.

I tillegg må datastrategier og deres veiledning rundt datastyring samsvare med finansavdelinger og deres aktiviteter. Datateam fungerer som en forretningsenhet med profitt og tap ansvar. Derfor datastrategier, sammen med deres veikart, strategienes trinnvise veiledninger, må synkroniseres med finansdirektørens ansvar.

Justere datataktikker og aktiviteter

I tillegg til forretningsverdi og Data Governance, er datastrategier og deres veikart avgjørende for å styre datataktikker, som f.eks. datamodellering, mot forening på tvers av selskaper. Med håndhevelsen av dataforskrifter og restriksjoner rundt AI-bruk, må bedriftsledere forstå datastrategiimplikasjoner fra ende til ende på tvers av selskapet. Disse faktorene vil påvirke hvordan ledere utvikler sine datastrategier.  

Vellykket organisasjonsjustering gjennom datastrategier vil stole på seniorledere som tydelig definerer organisasjonsstrukturer og viser integrasjon mellom roller, ansvar, prosesser og teknologier. Datastrategier vil tjene som en helhetlig visjon fra disse resultatene med en felles forståelse på tvers av ulike forretningsenheter.

Men å oppnå denne synkroniseringen uten å avbryte eller forstyrre forretningsenhetenes prosesser vil fortsatt være en betydelig utfordring. Derfor vil koordinering av datataktikker og aktiviteter på tvers av interne team kreve at ledere sikrer at datastrategier og deres veikart stemmer overens med alle implementerte forretningsstrategier og endringsstyringsplaner.

Heldigvis vil demonstrerte resultater fra brede implementeringer av datapolitikk, gjennom beregninger og subjektiv tilbakemelding, oppmuntre forretningsfolk til å legge merke til fordelene med organisasjonsmessig tilpasning rundt data. Den økende bruken av dataobservabilitet, en metode for å overvåke og analysere helsen til et selskaps data og datasystemer, vil informere om hvor godt datastrategier og deres veikart synkroniserer data for å tjene hele virksomheten.

Utviklingsstrategier for å betjene maskinkunder og annen utvikling

I tillegg til synkroniseringstaktikker, vil datastrategier og deres veikart måtte tilpasses for å holde tritt med raske tekniske innovasjoner. For eksempel har Gartner identifisert en ny trend der maskiner som Tingenes Internett (IoT), vil fungere som kunder eller kunderoboter, og bli aktive deltakere i transaksjoner. 

Innen 2030 tror administrerende direktører at kunderoboter vil stå for 20 % eller mer av organisasjonens inntekter. Ser vi enda lenger fremover, innen 2036, forventes det at custobots betaler for varer som mennesker gjør i dag. Hvis denne prognosen blir en realitet, må datastrategier utvikles deretter.

Strategier må erkjenne at maskinkunder har distinkte datainteraksjonsmønstre sammenlignet med mennesker. Custobots engasjerer seg først og fremst gjennom applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt APIer, som potensielt krever digitale butikkfronter fornyet. Videre den økende bruken av AI skaper eksponentielt mer algoritmer som krever skalerbarhet.

Selv om den langsiktige effekten av AI-drevne maskinkunder og andre nyere trender på spesifikke datastrategier og deres veikart kanskje ikke er tydelig, bør strateger og ledere nøye overvåke videre teknologisk utvikling i 2024 og utover. Ledere vil lytte til forretningsmessige og tekniske tilbakemeldinger for å identifisere når oppdateringer av datastrategier er nødvendige for å imøtekomme maskinkunder og relaterte endringer. I tillegg vil ledere vurdere å utvikle sine datastrategier for å tilpasse seg disse transformasjonene effektivt.

konklusjonen

Datastrategier og deres veikart vil gjennomgå betydelige tilpasninger for å møte krav fra virksomhetens interessenter og for å holde tritt med datainnovasjoner. For å gjøre det, må ledere og ledere lage og implementere gjennomtenkte strategier rundt datainnsamling, metadataadministrasjon, dataroller og -ansvar, og samkjøre datataktikker og aktiviteter. Organisasjoner vil måtte forutse forstyrrelser i strategien deres i det neste tiåret fra nye teknologier som maskinkunder og planlegge å utvikle strategien deres deretter.

Beslutninger rundt forretningsoptimalisering og transformasjon vil informere om hvordan du oppdaterer datastrategier. Den tettere koblingen av data til inntekter og CFO-posisjonen vil påvirke hvordan datastrategier implementeres mer. Ved å omfavne disse strategiske hensyn, kan organisasjoner bedre utnytte data for forretningssuksess i 2024 og utover.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.dataversity.net/data-strategy-trends-in-2024/